LAPRAS

高橋 かずひと
Aichi, Japan
組込エンジニア、画像処理エンジニア
OSSゴールドコントリビューター
名古屋で組込みエンジニア(C/C++)をしていました。
画像処理(C++/Python)、Web(Azure/AWS/SFDC)やIoTの仕事も。
兼、雑用。
MLやKaggle勉強中(🥉×２)。AI(をクローンして使うだけのディープでポン)人材です。
質問やお仕事でご相談があればDMまで。

技術力スコア

4.20

v2.3.0

2.002.503.003.504.00

エンジニアの上位0.82%

内訳

GitHub

3.91

日々の活動量とリポジトリの内容

技術記事

3.90

Zenn、Qiitaの記事の内容と反響、AIによる記事内容の評価

技術イベント

3.71

技術系イベントの登壇と参加

タグ個数

4.13

Lv6以上のスキルタグ数

Activity Log

Tags

  • 10

    Python

  • 8

    OpenCV

  • 8

    editor

  • 8

    AI

  • 8

    Processing

  • 7

    Node.js

  • 7

    勉強会

  • 7

    image

  • 7

    画像処理

  • 7

    Jupyter Notebook

  • 7

    mediapipe

  • 7

    ONNX

  • 7

    NGK

  • 7

    Model

  • 7

    名古屋

  • 6

    サンプル

  • 6

    sample

  • 6

    PyCon

  • 6

    mini

  • 6

    TensorFlow

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Programming Language

  • Jupyter Notebook

    333251.759

  • C#

    19264.463

  • Python

    7008.168

  • CSS

    1028.756

  • JavaScript

    764.831

  • ASP.NET

    363.45

  • HTML

    310.81

  • TypeScript

    271.511

  • Objective-C

    96.161

  • ShaderLab

    24.846

  • HLSL

    21.471

  • C

    15.8

  • Shell

    13.605

  • dockerfile

    8.579

  • C++

    5.49

  • Batchfile

    1.432

  • PureBasic

    0.192

Speaker Deck

Event

GitHub

  • Kazuhito00/PINTO_model_zoo

    A repository that shares tuning results of trained models generated by TensorFlow / Keras. Post-training quantization (Weight Quantization, Integer Quantization, Full Integer Quantization, Float16 Quantization), Quantization-aware training. TensorFlow Lite. OpenVINO. CoreML. TensorFlow.js. TF-TRT. MediaPipe. ONNX. [.tflite,.h5,.pb,saved_model,tfjs,tftrt,mlmodel,.xml/.bin, .onnx]

    使用言語
    Python
    Shell
    Jupyter Notebook
    C++
    Dockerfile

  • PINTO0309/PINTO_model_zoo

    OSS

    A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.

    使用言語
    Python
    Shell
    Jupyter Notebook
    C++
    Dockerfile

  • Kazuhito00/Image-Processing-Node-Editor

    本人作成

    処理の検証や比較検討での用途を想定したノードエディターベースの画像処理アプリ(A node editor-based image processing application intended for use in processing verification and comparison studies)

    使用言語
    Python
    Jupyter Notebook
    Dockerfile

  • Kazuhito00/NARUTO-HandSignDetection

    本人作成

    物体検出を用いてNARUTOの印(子～亥、壬、合掌)を検出するモデルとサンプルプログラムです。このリポジトリでは、YOLOXを使用しています(This is a model and sample program that detects NARUTO's hand sign using object detection. This repository use YOLOX.)

    使用言語
    Python
    Shell

  • Kazuhito00/hand-gesture-recognition-using-mediapipe

    本人作成

    MediaPipe(Python版)を用いて手の姿勢推定を行い、検出したキーポイントを用いて、簡易なMLPでハンドサインとフィンガージェスチャーを認識するサンプルプログラムです。（Estimate hand pose using MediaPipe(Python version). This is a sample program that recognizes hand signs and finger gestures with a simple MLP using the detected key points.）

    • 702 stars
    • 4 contributors
    • 52 commits
    • Jupyter Notebook
    使用言語
    Jupyter Notebook
    Python
    Dockerfile

  • Kazuhito00/mediapipe-python-sample

    本人作成

    MediaPipeのPythonパッケージのサンプルです。2024/9/1時点でPython実装のある15機能について用意しています。

    使用言語
    Python

  • Kazuhito00/MOT-Tracking-by-Detection-Pipeline

    本人作成

    Tracking-by-Detection形式のMOT(Multi Object Tracking)について、 DetectionとTrackingの処理を分離して寄せ集めたフレームワーク(Tracking-by-Detection method MOT(Multi Object Tracking) is a framework that separates the processing of Detection and Tracking.)

    使用言語
    Python

  • Kazuhito00/Kazuhito00

    本人作成

    使用言語
    言語情報が取得できませんでした

  • mgyong/awesome-mediapipe

    OSS

    A curated list of awesome MediaPipe related code examples, libraries and software

    使用言語
    言語情報が取得できませんでした

  • Ar-Ray-code/YOLOX-ROS

    YOLOX + ROS2 object detection package

    使用言語
    Python
    C++
    CMake
    Shell

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About LAPRAS

LAPRASは、AI技術によりひとりひとりに合った新たな可能性をお届けし、世の中のミスマッチをなくすことをミッションに掲げるサービスです。

LAPRASでは、クローリング技術を使ってインターネット上でオープンになっている技術情報共有サービスやSNSなどから情報を収集し、機械学習・自然言語処理技術を用いてスキルや志向性を客観的に分析することで「あなた」のプロフィールを自動生成します。
ご自身のプロフィールは自由に閲覧することができ、日々のアウトプットから自動的にアップデートさせていくことも可能です。このプロフィールを元に、世界中のあらゆる可能性をお届けすることで「より面白い仕事ができる」「収入が増える」「素敵な仲間と出会う」など新たな可能性と出会う機会を広げていただきたいとLAPRASは考えています。

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